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						<h1 class="title page-title">个人信息泡与交互设计：同温层怎透气</h1>


						<h3 id="Filter bubbles">Filter bubbles</h3>


						<blockquote>你的“过滤泡沫”是你自己个人的独一无二的信息世界—— 也就是你所生活其中的网络世界。 你的“过滤气泡”中包含了什么取决于你是谁,也取决于你做的事情。<b>但问题是你不能决定什么信息可以通过“过滤气泡”。
							更重要的是， 实际上，你也看不到那些被删除的信息</b>。</blockquote>

						<p>
							不可否认，过滤气泡给我们带来了诸多便利，我们被喜欢的东西包围着，沉溺于事物美好的一面。通过算法推荐的信息的确是我们想看到的，然而，还有一些我们不一定喜欢但需要看到的信息却被算法自动排除在外。长久以来我们对此几乎毫无意识，没有察觉到我们与朋友所看到的信息之间的差异，没有察觉到我们逐渐被算法孤立在个性化的网络之中，所处的信息世界变得越来越狭窄。<b>长此以往，我们会对自己所相信的事变得偏激，对与我们不同的人越来越不宽容</b>。</p>

						<blockquote>这些个性化定制过滤器的挑战,在于,因为它们主要参考你最先点击的东西，所以它可能最后无法实现那种（信息间的）平衡。<b>非但不是平衡的信息“食谱”，大家最终得到的可能全是信息“垃圾食品”</b>。</blockquote>

						<p>过去，各种各样的人因为互联网的发明得以联系在一起，我们所获得的信息变得多样化，我们的人际关系多元化，生活也变得更丰富起来。而如今，算法的不透明，缺少职业道德，使互联网跟我们原来梦想的那样相去甚远。<b>我们需要增加生活的多样性，人际关系的多样性，还有信息的多样性。对于跟我们不同的人，我们也可以尊重，也可以去爱</b>。</p>

	                    <img src="assets/img/screenshot w4.png" alt="Filter bubbles" />

						<p>趁事情还没有变得更糟前，我们需要做点什么。我们需要新的信息审核者，将这种道德责任输入到他们所写的算法代码中。<b>如果能设计一个筛选选择项，鼓励用户了解那些与自己不同的信息世界，让用户在类似“显示所有结果”、“只看我喜欢的”、“需要了解的”、“与我爱好不同的”选项中自动进行选择的话，会对当下的问题有所改观吗</b>？</p>
						<blockquote>信息甄选的“火炬”从人工审核者传递给了计算机算法“审核者”。但问题是，<b>这些计算机算法自身并没有编辑们所具备的职业道德</b>。 所以，假若让算法为我们去创建一个世界， 假若它们来决定我们能看到什么、不能看到什么，那么，我们必须要确保它们不仅仅只是围绕“相关性”而已。我们得确保它们也会给我们展示那些不合意的、具有挑战性的或重要的信息。</blockquote>
							
							
						<h3>如何在数据中找到自己</h3>

						<p>如<b>Giorgia Lupi</b>所说现在我们显然把数据当成了一个神，一个我们现在和未来的永恒真理持有者。在利用数据做分析的时候，<b>我们没有考虑到要用适量的背景信息来展示现实—— 微妙的、错综复杂的现实</b>。我们一直盯着这两个数字，痴迷于这两个数字，假装我们的世界可以缩减成两个数字和一场赛马， 而真实的故事， 真正重要的故事却在别处。</p>
						<p>为了使数据忠实地代表我们的人性，并确保数据不再误导我们，<b>我们需要开始设计方法，在收集、处理、分析和演示数据时，纳入同情、不完美和人文素质</b>。可预见的是，终将有个地方，数据不会被单纯用来提高效率，我们都会用数据来变得更人性化。 </p>
						
						<h3>图示值得传播的思想</h3>

						<blockquote>为了消除极端主义言论， 新闻业、积极分子以及公众舆论正在被禁声。 </blockquote>

						<p>统计数据并观察各种数据之间的联系是一个非常睿智的想法。现在我们正处于经济全球化的时代，不同种类不同领域的信息的数量越来越多, 这使我们不得不从各个领域获得信息。在<b>Eric Berlow</b> 和<b>Sean Gourley</b>的演讲中, 他们用这些数据告诉我们, 不同的信息在全球的联系有多明显。<b>然而悲伤的是, 我们仍然生活在信息的孤岛中且对此鲜有意识</b>。</p>
						<p>我认为我们不应该完全依靠算法来为我们做出所有的选择，我们需要更多的决定权, <b>也需要某种方式来确保我们不会遗漏重要的故事</b>。</p>

						
						<h3>参考</h3>

						1.<a href="https://www.ted.com/talks/eli_pariser_beware_online_filter_bubbles#t-253645">Filter bubble</a><br>
						2.<a href="https://www.ted.com/talks/giorgia_lupi_how_we_can_find_ourselves_in_data">How we can find ourselves in data</a><br>
						3.<a href="https://www.ted.com/talks/eric_berlow_and_sean_gourley_mapping_ideas_worth_spreading">Mapping ideas worth spreading</a>

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					<p style="text-align:right">Written by <a href="https://gitee.com/HyolynJang">Hyolyn</a></p>
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